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Enregistrement W1975118928 · doi:10.1111/mms.12103

Broad thermal capacity facilitates the primarily pelagic existence of northern fur seals (<i>Callorhinus ursinus</i>)

2014· article· en· W1975118928 sur OpenAlexaff
Alex Dalton, David A. S. Rosen, Andrew W. Trites

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésFur sealPelagic zoneElephant sealEcologyEnvironmental scienceBiologyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Thermoregulatory capacity may constrain the distribution of marine mammals despite having anatomical and physiological adaptations to compensate for the thermal challenges of an aquatic lifestyle. We tested whether subadult female northern fur seals ( Callorhinus ursinus ) experience increased thermoregulatory costs in water temperatures potentially encountered during their annual migration in the Bering Sea and North Pacific Ocean. Metabolic rates were measured seasonally in 6 captive female northern fur seals (2.75–3.5 yr old) in ambient air and controlled water temperatures of 2°C, 10°C, and 18°C. Rates of oxygen consumption in ambient air (1°C–18°C) were not related to environmental temperature except below 2.5°C (winter only). However, metabolism was significantly higher during the fall seasonal trials (September–October) compared to other times of year, perhaps due to the costs of molting. The fur seals appeared thermally neutral in all seasons for all water temperatures tested (2°C–18°C) except during the summer when metabolic rates were higher in the 2°C water. Comparing this broad thermal neutral zone to the average sea surface temperatures potentially encountered during annual migrations indicates wild fur seals can likely exploit a large geographic area without added thermal metabolic costs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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